景象匹配区选取方法研究

景象匹配定位是精确制导的重要技术,随着武器系统日益精确化,影响匹配制导精度的匹配区选择得到了广泛的关注。基于景象信息量、稳定性和区域唯一性对景象特征指标进行了分析研究,讨论了各特征参数对匹配性能的影响;给出了由粗到细的分层选取方案,并对特征指标进行了量化;提出了一种由粗到细的分层多尺度匹配区选取方法。实验结果表明该方法具有较大的抗鲁棒性,能够在复杂基准图上有效地选取出满足要求的景象匹配区。     

一种基于小波分析的景象匹配算法研究

对于一些领域的景象匹配,传统的匹配算法已经无法满足要求.提出了一种基于小波分析分层搜索的景象匹配方法,它采用由粗到细的分层匹配方法,在每个层上采用不同的方法,并基于MATLAB实验平台对方法进行了仿真实验并与传统的匹配算法进行了比较.结果表明基于小波分析分层搜索的景象匹配方法较传统的匹配方法无论在速度上还是在精度上都具有明显的优势.提出的算法可以有效地改善传统匹配算法中的不足之处,在景象匹配领域,具有一定的可行性.     

景象匹配精确制导中匹配概率的一种估计方法

基于景象匹配制导的飞行器飞行前需要进行航迹规划,就是在飞行区域中选择出一些匹配概率高的匹配区,作为相关匹配制导的基准,由此提出了估计匹配区匹配概率的问题.本文模拟飞行中匹配定位的过程定义了匹配概率,并提出了基准图的三个特征参数,最后通过Fisher线性分类器,实现了用特征参数估计匹配概率的目标,并进行了实验验证.     

针对模糊效应的卫星图像质量评价模型研究*

为了实现景象匹配制导应用中对图像数据源质量的客观评价,针对卫星图像的模糊效应,研究了影响图像质量的清晰度评价指标,通过分析比较其对图像匹配过程的影响,挑选出有效指标作为评价因子;通过对大量实验数据特性的统计,结合线性回归分析,提出了基于假设检验的权值拟合算法,完成了各指标贡献率（即权值）的求解;进而建立了面向匹配制导应用的图像质量评价模型。实验表明,该模型具有良好的单调性和稳健性,在匹配制导中能对图像质量进行有效评定,对把握卫星基准图像源质量具有重要现实意义。     

基于Dempster-Shafer证据理论的匹配区多特征适配性分析方法

匹配区的适配性分析在景象匹配视觉导航中至关重要。目前已有很多匹配区适配性分析特征指标,但都只能片面说明匹配区的适配性。试图将多种特征指标进行综合,解决不同特征指标对适配性分析的冲突性,提出一种特征指标适配置信度和不确定置信度的度量方法,利用Dempster-Shafer (D-S)证据理论对置信度进行融合,得出匹配区适配综合置信度,实验验证了该算法的有效性。     

基于热核信号的3D图形的分层匹配方法

3D图形稠密匹配是计算机视觉领域中的一个重要课题.为解决图形匹配中如何提高对拓扑噪声的鲁棒性和效率这2个基本问题,提出一种基于热核信号的3D图形分层匹配方法.首先利用热核信号函数检测特征点,并采用局部融合策略和最远点采样法适当去除冗余点和添加一些"辅助点",实现特征点优化;然后在这些特征点集上构造热核信号描述子,并利用熵将特征点按显著性排序作初始层匹配,再通过特征点各层邻域的局部匹配最终实现3D图形由粗到细的稠密匹配.在TOSCA数据库上进行数值实验,并将文中方法与已有的经典方法进行比较的结果表明,该方法在一定程度上克服了拓扑噪声的影响,并且运算效率较高,更适应于实际应用.     

前视红外景象匹配制导基准图生成研究

提出了一种用于前视红外景象匹配制导的基准图生成方法，该方法以可见光图像为数据源，得到目标和背景的几何视图，对二者分别计算温度及辐射特征，合成后加入大气作用效果，根据不同的视点变换与探测器位置，就可得到前视红外景象匹配制导所需的多视点多尺度基准图。     

基于直方图约束的匹配图象改善方法

针对导弹精确制导问题,研究了提高景象匹配定位准确性和可靠性的方法。对于相同地区不同光线照射下,由于图象获取方法不同,往往会造成匹配图象参数产生差异,进行影响景象匹配准确性和可靠性,通过调整图象直方图,使它们基本表现一致,从而减少了图象差异,提高了匹配准确性和可靠性。通过比较发现,由于匹配图象处理后,可使基准图和实时图的信噪比减小28．6％,因此,该方法有利于改善景象匹配性能。     

快速并行两级景象匹配方法

文章分析了景象匹配系统的性能评价以及影响性能评价的三个主要因素,即实时图大小,参考图大小和匹配算法。分析了实时图大小的选取对匹配时间,匹配率的影响。并且针对巡航导弹的景象匹配制导系统的实时性问题,提出了一种快速并行两级景象匹配方法。该方法能够极大地提高匹配效率。试验中利用SAR图像和可见光图像进行景象匹配,每次匹配的时间从原来的约16秒减少到300毫秒左右,匹配率可达到90%以上。而且还具有可扩充性好的特点。     

复杂地面目标前视红外景象匹配算法*

针对复杂地面目标前视红外图像边缘模糊、背景杂乱无章,无直接可用的同源基准图的情况,研究了一种灰度与形状特征相结合的由粗到精景象匹配算法。在粗匹配阶段,将积分图像引入归一化积相关算法中,并对其计算公式进行了近似,使运算速度大大加快;精匹配阶段,利用实时图与所制备基准图形状相似的特点,采用形状上下文进行匹配。实验结果显示,该算法匹配精度高、速度快,对于复杂地面目标前视红外图像的匹配识别具有一定的应用价值。     

一种基于区域特征的景象匹配算法研究

景象匹配技术是飞行器匹配定位辅助导航系统的核心,如何提高其正确匹配率一直是研究的热点与难点。提出一种基于区域特征的景象匹配算法。首先,提取基准景象和实时景象的稳定极值区域,并计算出区域的灰度、形状、纹理以及起伏程度特性作为相似性度量的主要因素构造相似性度量函数;然后,计算区域对的Hausdorff距离,决定是否是对应区域。大量的模拟实验表明,该算法的匹配时间能达到0.138 s,正确匹配率达到92.67%,不仅能满足景象匹配的要求,且大大提高了匹配的时间与正确率,对导航系统的定位具有实用价值。     

景象匹配算法研究进展与展望

景象匹配是精确制尊武器精确定位目标的重要方法,景象匹配算法决定了精确制导武器系统的作战性能。论文介绍了景象匹配算法实现的关键要素,详细综述了具有代表性的基于区域、基于特征、基于变换域以及基于模型的四类匹配算法的不同原理、适用性及其改进算法,探讨了景象匹配算法中有待进一步研究的问题和未来发展的方向,为未来的景象匹配制导研究工作提供技术参考和依据。景象匹配制导技术正朝着更稳定可靠、更智能、更快捷、更精确的方向发展,必将推动精确制导武器装备实现现代化和自动化。     

景象匹配算法及其适应性分析

提出一种基于区域特征的景象匹配算法。其基本方法是先提取基准图和实时图的稳定极值区域,并计算出区域的平均灰度、方差、仿射不变矩以及纹理信息熵,构造相似性度量函数,然后计算匹配区域对的Hausdorff距离决定是否是对应区域。大量的模拟实验表明,该算法的匹配时间能达到0.138 s,正确匹配率达到92.67%,不仅能满足景象匹配的要求,且大大提高了匹配的时间与正确率。对其适应性进行了详细的分析,结果表明该算法对旋转、尺度、噪声、灰度变化的适应性较好。     

基于关键区域的二值化场景特征快速提取方法

近年来，驾驶辅助系统中基于视频信息的车辆定位技术受到广泛关注。针对轻轨系统高精度场景匹配中场景相似度过高导致定位困难的问题，提出了一种关键区域及二值化特征提取方法。该方法以离线处理的方式在高相似度的参考序列帧内提取具有显著性信息的关键区域，并在这些区域中生成二值化特征描述符以提高实时场景匹配的速度与准确率。在香港轻轨数据集以及公开的Nordland数据集中，相对于局部场景特征，基于提出的关键区域特征的场景匹配方法错误偏差下降31.43%，同时节约了94.22%的匹配时间；与SeqSLAM场景跟踪算法相比，在不显著增加运行时间的前提下，基于关键区域二值化场景特征的场景跟踪正确率提高了9.84%。实验结果表明，提出的关键区域以及二值化特征提取方法在降低了场景匹配计算时间的同时，提高了匹配精确度。     

基于边缘结构相似度的目标凸显性分析

在景象匹配中,为了对匹配算法的可靠性和图像的适用性进行分析,必须对图像质量进行评价。景象匹配中的图像质量评价主要分析图像目标的可匹配性,可归结为目标的凸显性。通过将边缘结构相似度算法运用于小波域多尺度图像计算不同尺度图像的疑似目标数目,并对各级图像的疑似目标数目进行加权,获得最终疑似目标数目,设计了目标凸显性指标。经实验分析,该指标与图像匹配概率一致,符合景象匹配的评价需求。     

N帧连续景象匹配一致性决策算法

下视景象匹配是各类巡航飞行器实现精确导航的重要手段,它是通过事先装载在飞行器的地面基准图像与实时获取的地面景象图进行相关匹配,完成飞行器的飞行误差修正和精确定位,由于基准图和实时图在获取手段、时间上等方面的差异,在相关匹配中,配准点往往落在相关阵的次峰上,导致匹配失败,该文提出了多帧连续景象匹配,利用单次匹配后形成的相关阵中的主次峰信息与导航信息进行一致性决策的图论算法,由于引入了相关阵中的次峰信息,并结合惯导位移进行一致性判断,使得匹配算法能有效剔除误匹配点,从而提高了算法的匹配概率和鲁棒性。     

目标三维场景建模与实时红外仿真技术研究

针对景象匹配系统对红外图像实时性的要求越来越高的特点,提出了基于目标三维场景的实时红外仿真方法。首先,设计了红外场景仿真的总体方案;其次,对材质红外图像计算、红外图像数据库建立、基于全球三维场景的实时红外场景建模三个关键技术做了初步实现;最后,结合红外场景仿真方案完成了系统。实验结果表明：该方法生成的红外图像与实拍红外图像的变化规律基本一致,从而为实时制备红外基准图提供了一种有效途径。     

基于极线几何约束的非标定图像的立体匹配

立体匹配是计算机视觉领域的一个关键问题，是计算机三维重建中的一个核心问题。基于极线几何约束是特征匹配中最强有力的约束，独立于场景结构，因此将特征匹配与极线几何有机结合起来，实现了一个鲁棒的匹配算法在非标定图像中的应用。其中，对基础矩阵估计及其引导匹配均采用点到极线距离最小约束准则。对真实图像的实验表明，该算法具有较好的实用性。     

一种新的实时图加窗中值滤波算法

实时图的匹配性能是影响景象匹配精度的重要因素,然而实时图在获取过程中,由于受各种干扰因素的影响,图像存在模糊、毛糙等现象,影响了实时图的匹配性能。结合空域滤波方法中最常用的中值滤波器和邻域均值滤波器的特点,设计了一种加窗中值滤波器,并将其应用于景象匹配实时图的滤波预处理,通过仿真实验验证了该方法的有效性和在景象匹配中的实用性,可有效提高实时图的信噪比,改善其匹配性能。     

快速边缘匹配算法研究

为了提高景像匹配算法的匹配效率，在分析几种常用边缘检测算法抗灰度畸变能力的基础上，利用侧抑制竞争法提取图像边缘特征，并结合SSDA算法的基本思想，提出了一种基于制导图边缘特征的快速景像匹配算法。仿真实验结果表明，该算法在保证匹配精度的基础上有效地缩短了匹配时间，提高了匹配效率。